企業導入AI之痛點解方暨核心法律議題 系列一 企業導入AI的難題與解方
科技產業資訊室(iKnow) - 許正乾、陳家駿 發表於 2025年12月19日
圖、企業導入AI之痛點解方暨核心法律議題 系列一 企業導入AI的難題與解方
回顧過去三年，AI人工智慧已由單向內容產出的生成式AI，演進至具備自主規劃與執行能力的AI代理(AI Agent)，甚至已不再局限於執行單一、特定任務，而是展現出橫跨多元領域的高度通用性與可擴展性。正因如此，當前企業界無論是科技產業、服務業，乃至於傳統產業，幾乎無不將AI視為推動企業轉型、強化競爭優勢與開創新成長動能的關鍵工具。這種趨勢在市場上形成了一種強烈的「技術焦慮」與「錯失恐懼」，迫使企業競相投入資源，深怕在轉型的浪潮中失去了先機。
然而，從概念驗證(PoC)到規模化落地，導入AI充滿了高度不確定性。這不僅涉及技術整合與資料治理的複雜性，更涵蓋了組織治理、法律合規與風險控管，導入AI的過程中充斥著各種潛在變數。即便是技術底蘊深厚的科技業，在推動專案時亦常面臨非預期性的幻覺 (Hallucination) 問題。因此，本系列特別就可能面臨的幾個關鍵問題、風險與法律規劃，提出分析與建議，供業界參考。
一、企業導入AI的三大難題
1. 第一道難題：成本導向 v. 成長導向
這幾年之間，企業界對導入AI的危機意識與日俱增。儘管管理者普遍認知AI是維持未來競爭力的關鍵，但對於「如何導入」以及導入後的「人力配置」卻感到迷惘。一個最直觀的矛盾在於：企業導入AI通常意味著，目標就是要提升運營效率並同時降低成本，但這也直接或間接地觸發企業內部對於「裁員」的恐懼與抵抗，企業常就這樣在成本效益與人力資源部署之間的取捨來回拉鋸。
所謂的「成本導向」，意指人力精簡而維持原產值。近來產業界有些大型企業，委託麥肯錫（McKinsey）等管理顧問公司進行組織調整、財務規劃與資源配置時，而這動輒花費數億元的顧問費，最終得到的結論往往指向「精簡人力（裁員）」才能提升企業的競爭力。直觀上，這種思維邏輯也沒有錯，的確不僅可立即反應在企業的財務報表上，而且對公司董事會也有所交代，無疑地，這是標準的「成本導向」思維。
這種思維是目前市場上最常見的選擇，企業絕大多數傾向此方案。由於裁減部分員工可迅速減少薪資、福利、保險等固定人事成本，同時AI工具的初期投入（資本支出），通常比長期的人事費用（營運支出）在短期內更具效益，能立即改善當期的毛利率，讓財務報表的數據更好看。這種利用留任員工搭配AI工具維持原有的「產值」的優點在於，立即降低人事支出，財務報表上的短期效益明顯。
但伴隨而來的缺點則是，可能讓企業的成長停滯，且容易引發內部員工的恐慌與抵制，因而錯失了擴展的機會。理由是，成長需要的不僅是「維持產值」，更需要「創造新產值」，如開發新產品、拓展新市場等。裁員後，留任員工被要求用AI工具維持原有的工作量，他們的時間與精力被鎖定在日常維護上，缺乏足夠的人力彈性和創新空間，來追求更高的成長目標。
此外，這會導致士氣低落、工作投入度下降，甚至可能出現「只做最低要求的工作」，或暗中抵制AI工具導入的情況，因為員工怕一旦AI效率太高，自己也會被裁掉。如此惡性循環下，企業面臨的風險是，當競爭對手在投資擴大團隊、利用AI加速創新時，採取成本節約策略的公司因為人手不足或內部摩合，無法投入資源去爭取新的客戶或市場區隔，導致市佔被蠶食鯨吞。
舉例來說，一家小型數位行銷公司面臨現金流壓力，裁減了3名編輯，並訂閱了一個進階的AI寫作與文案生成工具。該公司每月立刻省下15萬元的薪資支出。雖然AI訂閱費是1萬/月，總體上使當月營運成本減少14萬元，短期內立刻改善了公司盈餘。然而，此時該企業面臨的風險是，原本公司計畫為一個潛力新客戶推出一個大型社群媒體企劃，但因為人力不足（3人被裁），留任員工只能將時間用於完成現有客戶的例行報告，導致錯失這個帶來20%市佔率增長的合作機會，甚至於失去轉型成長的契機。
至於「成長導向」，意指人力不變卻擴大產值。這是一種以成長為導向的思維，但在目前業界相對少見。企業選擇保留所有員工，並透過內部教育訓練，讓員工利用AI工具的高效率去開發新業務、嘗試新的商業模式或服務更多客戶。成長導向的優點在於，在人力成本不變的情況下，產值可能翻倍甚至指數成長；員工轉型為與AI工具一起人機協作，企業在面臨外部競爭或擴張版圖的機會來臨時，可以有較強的創新能力或人力資源調度上的應變能力。然而，缺點是，需要管理層具備強大的業務開發能力與轉型決心，且短期內營運成本不會下降。
當然，企業運營要考量的因素與面對的風險是極度複雜的，以上只是為了說明「成本導向」和「成長導向」兩者概念上的差異，所刻意簡化問題而舉的例子而已，因此答案無法斷定哪一種方案絕對正確。但需說明的是，企業不應將AI視為單純的「替代品」，而應視為「槓桿」，也許在「成本導向」和「成長導向」兩者之間，是企業各方面的條件去權衡利弊得失，才能真正發揮AI顛覆傳統商業模式的潛力。
2. 第二道難題：為何95%企業導入AI都失敗？
2025年8月，麻省理工學院（MIT）發布了一份震撼業界的報告，標題直指「95%的企業導入AI都以失敗告終」。事實上，報告內容並非意味著AI技術本身的泡沫化，而是揭露了企業在導入策略上的結構性錯誤。
根據研究報告分析，失敗的原因通常不是AI模型技術不成熟，而是來自企業 內部整合失敗。具體包括：AI工具無法深度融合公司流程或資料架構、員工缺乏足夠學習與適應過程、使用場景與公司需求脫節、導入方式過於銷售與行銷導向，從而忽略後勤支援等流程的優化。
此外，失敗的另一個核心原因是，「企業決策層」與「基層員工」在認知上的落差。企業高層往往願意斥資購買外部的AI工具，試圖由上而下地強制導入；然而，這些現成的商業軟體，往往不能與企業既有的工作流程無縫整合，導致員工即使被迫使用，也僅是虛應故事無法產生實質效益。
MIT的調查還發現一個有趣的矛盾：員工喜歡用ChatGPT等消費級生成式AI工具，甚至願意自掏腰包購買Plus會員（每月20美元），卻討厭公司採購的企業級AI系統，其原因在於「靈活性」與「記憶能力」。員工喜歡像ChatGPT這樣的消費工具，其優點在於靈活、通用，能快速解決員工眼前的瑣碎問題，如寫信、摘要、翻譯、簡報。但昂貴的企業級工具，反而往往過於僵化，且缺乏「記憶」與「學習」能力，員工每次使用都需要重新輸入情境或背景相關資訊，導致很多時間做重複的動作，不僅未提升效率，反而增加工作負擔。
員工渴望的是一個能「學習」其工作習慣、並能「記憶」過去專案脈絡的AI助手，而非一個每次都需要重新調教的冰冷工具。這解釋了為什麼許多企業內部的AI專案最終淪為蚊子館，而員工私下卻寧願自己花錢用外部AI的原因。
報告進一步指出，目前高達70%的企業AI預算都投入到「銷售與行銷」部門，原因是這些部門的KPI（如點擊率、轉化率）最容易量化，老闆容易「有感」。然而，MIT的數據分析顯示，真正投資報酬率(ROI)最高的部門，其實是採購、法務與財務部門。
這些後勤單位擁有大量規則明確、重複性高且極需精確度的文書工作，如合約審閱、帳務比對、法規遵循等例行性工作，這正是AI最擅長的領域。將預算過度集中在行銷端，反而忽略了AI在流程自動化與成本控管上的巨大潛力，這是許多企業導入失敗的另一個盲點。
最後，報告給出了一個重要的結論，企業導入AI的成功關鍵在於「代理型AI」(Agentic AI)，只有這種AI才具有學習與記憶的能力。
3. 第三道難題：編制錯位 v. 跨部門溝通障礙
在企業積極尋求數位轉型與AI賦能的浪潮中，往往過度聚焦於技術的可行性或算力的成本，卻忽略了組織內部最隱形卻也最致命的阻礙，亦即「人」的認知落差。同時也是一場深層的內部組織文化衝突，若無法妥善解決，再昂貴的AI工具，最終都將淪為無法落地的數位裝飾品。
首先，人們必須嚴肅面對企業內部普遍存在的一種「職能幻想」，誤以為「資訊科技(IT)部門就理所當然懂得AI」。這種認知偏差可能是導致專案失敗的源頭之一。在傳統的企業架構中，IT部門的核心職責，往往在於維護基礎設施的穩定性、網路安全、系統維運以及硬體管理。然而，AI與大數據分析卻是完全不同的學科領域，AI與大數據分析側重於演算法模型、機率統計、數據探勘與模式識別。基本上懂IT的人不見得懂AI，反之亦然。
這兩者在專業技能上是截然不同的分支。管理階層若將導入AI的重責大任，直接委由傳統的IT部門去執行任務，而未給予相應的培訓或引進專職的AI工程師，無異於要求水電技師去進行精密的基因工程，這種錯誤的期待注定了專案從起步階段，就充滿了先天結構性的缺陷。
其次，這種專業背景的差異，直接導致跨部門溝通時出現「雞同鴨講」的窘境 。非IT部門（如行銷、業務、法務）通常是以「解決業務問題」為導向，他們腦中構思的是商業邏輯與市場策略；而IT部門則是以「系統執行」為導向，關注的是資料庫欄位、API串接與系統程式邏輯。當雙方缺乏共同的語言基礎介面時，需求就無法被精準地「翻譯」成技術規格。這種溝通的斷層，使得許多立意良好的AI創新構想，在需求訪談的階段，就因為彼此認知的鴻溝而擱淺，甚至在開發出成品後，才發現完全不符合業務單位的實際使用場景。
一個經典實務案例：產品經理(PM)與工程師之間的對話落差。當一位電商部門的PM，興致勃勃地提出想要導入AI進行「再行銷(Remarketing)」或建構「漏斗分析(Funnel Analysis)」模型時，這些對於行銷人員來說如同呼吸般自然的專業術語，但對於傳統的IT工程師而言，可能完全是陌生的知識領域。IT工程師或許精通如何架設伺服器或撰寫SQL查詢指令，但他們並不理解什麼是「行銷漏斗」的概念，更不知道如何定義消費者在網站瀏覽的路徑，變成消費型態的轉化率預測。
在這種情況下，PM認為自己已清楚表達了「我要提升轉化率」的需求，但IT工程師接收到的訊息，卻是一團模糊的業務概念，無法將其轉化為具體的程式碼或數據模型。IT工程師可能會困惑於「你是要查詢哪個資料表？」或「具體的篩選條件是什麼？」，而無法主動建議適合的AI模型、或數據分析模型來進行預測或分群。最終結果往往是，PM覺得IT部門不配合或能力不足，IT部門則覺得PM需求不明確過於天馬行空，雙方在認知有限且無法理解彼此需求的情況下，導致AI專案陷入僵局，無法產生實質的商業效益 。
要破解這道難題，企業不能僅僅依賴傳統的專案管理模式。解決方案在於承認「術業有專攻」，並在組織架構中搭建一座橋樑。這意味著企業可能需要引入「數據工程師」或「AI工程師」這類新型態的角色，或培養具備雙重能力（懂產品也懂技術）的專案負責人。這類角色不應只是隸屬於IT部門的技術人員，而更應該是深入業務現場，理解行銷、法務或採購部門的運作邏輯。透過讓AI工程師與產品業務團隊緊密協作，將抽象的商業目標（如提升銷量），轉化為具體的技術語言（如訓練推薦系統模型），才能真正填補這道溝通鴻溝。
總結來說，企業導入AI的第三道難題，實質上是對企業組織能力的考驗。它提醒了決策者，AI轉型不僅是購買軟體或硬體，更是一場涉及人才定義、職能重組與溝通文化的深度變革。唯有打破「IT等於AI」的迷思，並正視跨部門溝通中的認知落差，企業才能真正將AI技術，轉化為驅動商業成長的實質動力，而非僅一直停留在紙上談兵的階段。
二、企業導入AI之其他擴大風險與治理難題
除了以上三道常見之主要難題外，企業導入AI還有其他可能擴大法律風險與治理的難題。
1. 資料不相容、不足或品質不佳
首先，企業導入AI失敗，通常不是因為演算法而是資料！資料品質不足或不完整、錯誤、重複、格式不一致；且企業內部資料常分散在部門，缺乏整合與共享機制；或是分散在ERP、CRM、Excel、Email等不同的資料格式彼此斷開，格式的不一致可能造成不相容與整合困難，致既有系統難以整合。此外，原始資料常伴隨雜訊、標註偏差、缺漏或邏輯錯誤，這些品質缺陷將直接影響AI模型產生演算法偏見 (Algorithmic Bias)或決策幻覺。在金融、保險、醫療等高度監管領域，資料品質問題不僅是效能風險，更可能構成未盡合理注意義務或違反監理要求，並影響企業於訴訟中主張決策合理性。
2. 資料來源複雜且不可重現
當模型訓練資料，高度依賴第三方採購、網路爬蟲(Web Scraping)或多重混合來源，卻未建立完整的來源與授權紀錄，將導致著作權、個資與營業秘密侵權風險。資料不可再現性，亦使企業在日後調查或司法程序中，難以證明合法與合規性。
3. 模型黑盒子
當模型無法清楚說明決策邏輯與可解釋性 (Explainability)時，企業將陷入問責困境。面對使用者的申訴、監管機關的演算法審查，乃至於法院針對決策合理性、比例性與可預見性的檢驗，企業若無法提供清晰的邏輯路徑，可能直接轉化為舉證責任不利或合規失敗。
4. AI代理的「自主行為失控風險」
相較於僅能執行單一指令或特定任務的傳統AI系統，AI代理展現出更高程度的自主性與行動能力。不僅能在既定目標下，自主拆解複雜任務並規劃執行流程，亦可動態呼叫各類API，主動與內部或外部系統進行互動協作。但此種高度自主化的運作特性，倘若欠缺明確的授權、有效的監控機制及風險管控，極易導致AI代理執行超出原授權範圍之行為，如未經核准即調用敏感系統介面、存取或傳輸本不應接觸之資料，甚或對外作成具法律或財務效果決策，引發責任問題。
5. 供應鏈高度依賴第三方
企業在導入AI時，往往高度依賴外部API、雲端模型服務或外包數據標註團隊，這可能造成核心技術的控制權被稀釋。若核心模型掌握在第三方手中，企業將面臨無法掌控的「黑箱風險」。一旦上游供應商的模型潛藏算法偏誤、侵犯智慧財產權或資安漏洞，直接面對終端客戶的企業，仍可能被視為實際服務提供者而須承擔連帶或共同責任，形成「技術雖外包、但責任卻留給自己」的法律困境。
6. 治理與責任分界不清
AI系統的運作本質上具備跨越工程研發、產品設計、法務合規與資訊安全等多個部門之間，若企業未明確界定最終決策責任的人，將在事故發生時出現內部責任真空。一旦發生重大事故，如隱私外洩、模型歧視或自動化決策錯誤，這種治理結構將不利於指揮體系的即時應變能力、對外說明與法律防禦，也可能被認定缺乏基本治理架構。
7. 快速演進導致合規落後
AI模型與其功能的技術迭代非常迅速，例如AI模型的版本更新、參數調整或功能擴充往往發生在短時間之內。然而，傳統的企業風險評估或契約條款通常是靜態且一次性的。若企業缺乏持續性監管的機制，一旦AI模型發生行為改變或功能突變，原有合規的AI使用情境，在更新後轉為違規或高風險狀態，增加事後追溯法律責任的難度。
8. 系統安全與惡意攻擊
當今AI系統常面臨有別於傳統資訊安全的新型攻擊方式，例如對抗式攻擊、資料中毒、提示詞注入(prompt injection)與越獄(jailbreaking)等威脅。這類攻擊旨在誘導AI生成違法（如製作炸彈教學、編寫勒索軟體）或繞過安全機制。此類惡意攻擊不僅涉及資安責任，也可能延伸為侵權、消費者保護或刑事協助責任。
9. 成本與風險難以量化
由於AI模型先天上的特性，使得風險評估面臨前所未有的挑戰。連帶地，也影響法務與高階管理層難以預估潛在之損害、賠償責任與監理成本，進而影響投資決策與保險配置，形成治理遲疑與「先用再說」的結構性風險。
10. 結構性挑戰
既有系統因API未開放、文件不足或架構老舊，難以與AI模型有效整合，使AI僅能作為外掛工具，難以融入核心業務，同時，隨著資料量日益增加與整合異質資料的複雜度提升，導致算力需求與推論成本隨使用量快速上升，增加企業對長期營運成本控管的難度。此外，AI模型決策邏輯不易向管理階層、客戶或監理機關說明，影響內部稽核與風險控管。
綜觀上述諸多挑戰，企業導入AI所面臨的挑戰，已從單一合規問題，轉化為跨資料、模型、組織與供應鏈的系統性法律風險。因此，企業必須採取「防禦性AI策略 (Defensive AI Strategy)」，透過以下治理架構作為解方：
- 建立跨部門治理委員會：打破IT部門單打獨鬥的局面，建立包含法務、資安、合規與業務單位的決策核心，針對資料採集、模型選用及產出邊界設定統一的風險偏好。
- 落實全生命週期管理：從數據清洗、模型訓練到部署後的監控，實施「人機協作」的審查機制，確保決策的可解釋性與可追溯性，避免演算法偏見與AI幻覺。
- 動態合規與供應鏈稽核方面，應建立即時監測與持續稽核機制，以因應模型漂移（model drift）及效能劣化。若模型在部署、監控、更新上欠缺制度化管理，往往難以及時辨識與處置，進而擴大營運與合規風險。
- 並對第三方供應商實施嚴格的盡職調查 (Due Diligence)，確保合約責任與實際技術風險對等。(7773字；圖1)
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